Autores:  (1) Hyeongjun Kwon, Universidad de Yonsei;  (2) Jinhyun Jang, Universidad de Yonsei;  (3) Jin Kim, Universidad de Yonsei;  (4) Kwonyoung Kim, Universidad de Yonsei;  (5) Kwanghoon Sohn, Universidad Yonsei e Instituto de Ciencia y Tecnología de Corea (KIST).  Tabla de enlaces   Resumen y 1 Introducción   2. Trabajo relacionado   3. Geometría hiperbólica  4. Método   4.1. Descripción general   4.2. Árbol de jerarquía probabilística   4.3. Descomposición jerárquica visual   4.4. Aprendizaje de la jerarquía en el espacio hiperbólico   4.5. Codificación de jerarquía visual   5. Experimentos y 5.1. Clasificación de imágenes   5.2. Detección de objetos y segmentación de instancias   5.3 Segmentación semántica   5.4 Visualización   6. Estudios y discusión sobre ablación   7. Conclusión y referencias   A. Arquitectura de red   B. Base teórica   C. Resultados adicionales   D. Visualización adicional  7. Conclusión  En este artículo, hemos presentado un novedoso Visual Hierarchy Mapper (Hi-Mapper) que investiga la organización jerárquica de las escenas visuales. Hemos logrado el objetivo definiendo una nueva estructura en forma de árbol con distribución de probabilidad y aprendiendo las relaciones jerárquicas en el espacio hiperbólico. Hemos incorporado la interpretación jerárquica en la pérdida contrastiva e identificado eficientemente la jerarquía visual de una manera eficiente en el uso de datos. A través de procedimientos efectivos de descomposición y codificación de la jerarquía, la jerarquía identificada se ha implementado con éxito en la representación visual global, mejorando la comprensión estructurada de una escena completa. Hi-Mapper ha mejorado consistentemente el rendimiento de las DNN existentes cuando se integra con ellas, y también ha demostrado su efectividad en varias predicciones densas.    . Esta investigación fue apoyada por el Programa de Investigación de Clústeres de Yonsei Signature de 2022 (2022-22-0002). Agradecimientos  Referencias  [1] Aleksandr Ermolov, Leyla Mirvakhabova, Valentin Khrulkov, Nicu Sebe e Ivan Oseledets. Transformadores de visión hiperbólica: Combinación de mejoras en el aprendizaje métrico. En Actas de la Conferencia IEEE/CVF sobre Visión artificial y reconocimiento de patrones, páginas 7409–7419, 2022. 1, 3  [2] Sungyeon Kim, Boseung Jeong y Suha Kwak. Hier: Aprendizaje métrico más allá de las etiquetas de clase a través de la regularización jerárquica. En Actas de la Conferencia IEEE/CVF sobre Visión artificial y reconocimiento de patrones, páginas 19903–19912, 2023. 1, 3  [3] Georgia Gkioxari, Ross Girshick, Piotr Dollar y Kaiming ´ He. Detección y reconocimiento de interacciones entre humanos y objetos. 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